Yiding Ji
The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)
収録論文 9本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
※arXiv著者名で収集。同姓同名の別人の論文が含まれる場合があります。
論文
- 意味的3Dガウススプラッティングによるオープンボキャブラリ移動操作のための身体化マルチモーダル基盤付けVLA/移動操作2026/8/1
家庭環境でのオープンボキャブラリ物体操作を実現するため、能動的マルチビュー意味的3Dガウススプラッティングと拡散型VLAポリシーを統合した身体化マルチモーダル基盤付けフレームワークを提案し、実ロボット評価で高い成功率を示した。
- IPD: オフライン強化学習における想像的計画蒸留による逐次方策の強化オフライン強化学習2026/3/4
オフライン強化学習の逐次方策モデルに対し、世界モデルと準最適価値関数を用いて劣った軌道を特定し、想像上の最適ロールアウトを生成してデータ拡張と蒸留を行う新しい枠組みIPDを提案した。
- 物理情報を組み込んだ拡散Mamba Transformerによる実世界運転自動運転/軌道予測2026/2/1
拡散モデルにMambaと注意機構を組み込み、さらにポート・ハミルトン型ニューラルネットで物理制約を課すことで、自動運転の軌道予測精度と物理的妥当性を高めた研究。
- MeshMimic: 3Dシーン再構成による幾何学認識型ヒューマノイド動作学習ヒューマノイド/動作生成/sim2real2026/2/1
動画から3Dシーンと人間の動きを再構成し、地形との接触を保ったままヒューマノイドロボットの動作を学習させるフレームワークを提案。
- TopoNav: トポロジカルグラフを活用した高度な物体ナビゲーションナビゲーション2025/9/1
トポロジカルグラフを空間記憶として用いることで、長期的な物体ナビゲーションタスクにおける記憶管理と動的環境への対応を改善するフレームワークを提案。
- DreamNav: 軌道ベースの想像フレームワークによるゼロショット視覚言語ナビゲーションVLA2025/9/1
自己中心視点のみを用いて、軌道レベル計画と能動的想像を統合したゼロショット視覚言語ナビゲーション手法を提案し、VLN-CEと実世界でSOTAを達成した。
- Signal Temporal Logicタスクのための価値関数空間を用いた階層的計画手法階層的計画2024/8/1
低レベルスキルの価値関数空間を構築し、ニューラルネットでそのダイナミクスを近似することで、STLタスクを満たす高レベルスキル列をサンプリング最適化により生成する階層的計画フレームワークを提案。
- 実世界運転のための物理情報に基づく模倣強化学習自動運転2024/7/1
専門家のデモと探索データを併用し、車両ダイナミクスの物理原理を学習過程から自然に獲得する物理情報付き模倣強化学習を提案し、Waymaxベンチマークで衝突率と路外率を大幅に削減した。
- 物理情報に基づく安全制御器でエンドツーエンド自動運転の計画を強化自動運転/計画2024/5/1
深層学習ベースの軌道計画にポテンシャル場とモデル予測制御を組み合わせ、訓練データ外の状況でも安全に走行できる融合フレームワークFusionAssuranceを提案し、CARLAで有効性を示した。